В плане NLP с чем ещё был опыт работы, с какими задачами?

В области NLP опыт может включать работу с разными задачами и подходами, например:

• Классификация текстов: определение тональности (sentiment analysis), категоризация новостей, спам-фильтры.
• Извлечение информации: Named Entity Recognition (NER), выделение ключевых слов и фраз.
• Машинный перевод: автоматический перевод текста с одного языка на другой.
• Генерация текста: создание описаний, ответов на вопросы, чат-боты.
• Анализ тональности и эмоций: выявление настроений в отзывах или соцсетях.
• Обработка естественного языка для поиска: улучшение релевантности результатов поиска.

Пример: для задачи классификации тональности можно использовать модели на базе трансформеров (например, BERT), обученные на размеченных данных, чтобы предсказывать позитивный, негативный или нейтральный настрой текста.

from transformers import pipeline

sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")
result = sentiment_analyzer("Это отличный пример использования NLP!")
print(result)

Опыт может включать как классические методы (TF-IDF, SVM), так и современные глубокие модели.